CRETs的测试用例自动生成及可视化测试系统的设计和实现的中期报告本次报告将重点介绍基于机器学习技术的测试用例自动生成，并结合可视化测试系统进行实现的设计和实现。首先，我们建立了一种基于神经网络的测试用例自动生成模型。该模型采用Seq2Seq模型结合Attention机制，可以在给定输入集合的情况下自动生成相应输出集合。具体来说，我们的模型可以将已有的测试用例（如代码片段）作为输入，生成新的测试用例，以尽量覆盖代码中的错误情况。其次，我们针对此模型开发了可视化测试系统。该系统包含两个主要模块：输入输出示意图和交互式代码编辑器。输入输出示意图可以直观地展示模型的输入集和输出集，方便用户进行更好的预览和编辑。交互式代码编辑器提供全功能的代码编辑器，在用户编辑代码片段的过程中，系统会实时进行代码覆盖率分析和错误检测，并以颜色和边框等方式直观地提示用户。最后，我们通过实验验证了该模型和系统的可行性和效果。在实验中，我们使用了各种类型和难度的代码片段进行测试，并获得了正面的结果。同时，我们进行了用户调研和反馈收集，以确保系统在用户使用过程中的友好性和易用性。总之，我们的测试用例自动生成及可视化测试系统为软件测试带来了新的思路和技术创新，为开发者提供了更好的工具和平台，以提高测试效率和质量。